Uma trabalhadora de anotação de dados em algum ponto do Sul Global passa o dia etiquetando fotos de rostos, curvas de sobrancelha, tons de pele. A tarefa exige conhecimento e contexto cultural. Ainda assim, ela recebe uma fração do que técnicos em trabalho equivalente ganham em países ricos. Mas o pior é que o mesmo sistema que ela ajuda a construir, treinado os sistemas com rostos do Norte Global, será revendido para países africanos e, no fim das contas, vai falhar em reconhecer rostos como o dela, negando-lhe crédito, emprego ou acesso a um benefício social.
Esse é o paradoxo: a trabalhadora ajuda a construir uma régua que falha ao aplicar sobre seu próprio corpo.
Victor Chinonye Onuchukwu, da Universidade de Lagos, e Oghomwen Rita Ohiro, da Universidade de Benin, ambos na Nigéria, assinam “Digital Colonialism and Algorithmic Power: Data Sovereignty and AI Governance in the Global South”, publicado na AI, Law, Politics, periódico da Vizja University, em Varsóvia. A dupla emprega um desenho multimétodo de pesquisa: análise de textos legislativos, de contratos corporativos e mapeamento geográfico de cabos submarinos e data centers. A África é o objeto empírico primário, ao passo que Índia e Brasil entram como casos comparativos.
O ciclo africano de colonização digital
O colonialismo digital operaria no contexto africano por meio de quatro mecanismos inter-relacionados: extração de dados e captura de valor, dependência infraestrutural, regulamentação assimétrica e poder algorítmico.
O primeiro dos quatro mecanismos que a pesquisa identifica — extração de dados e captura de valor — é também o mais fácil de rastrear até a ponta. O estudo detalha como o valor gerado por dados e trabalho africanos é sistematicamente transferido para empresas fora do continente, processado em polos de computação no Norte Global e revendido, já transformado em produto algorítmico, aos próprios países de origem dos dados. O caso nigeriano do Facebook expõe o circuito por inteiro.
O mesmo circuito fechado organiza o trabalho que sustenta os próprios modelos de IA. Grandes empresas de tecnologia recrutam trabalhadores para contribuir com conhecimento especializado, domínio linguístico e leitura de contexto local, mas pagam a eles apenas US$ 1,50 por hora, uma fração do que técnicos em tarefas equivalentes recebem em países ricos. Ou seja: quem decodifica a língua, o gesto e o contexto de uma comunidade africana para o algoritmo é remunerado como se essa competência não valesse quase nada.
O “consentimento” que legitima toda essa extração, por sua vez, é uma ficção jurídica. Os termos de uso do WhatsApp somam 28 páginas de texto legal em inglês. Para uma usuária nigeriana cuja primeira língua é iorubá ou hauçá, compreender o documento é praticamente impossível e recusar significa perder acesso à infraestrutura de comunicação da qual depende sua vida econômica e social. O modelo de consentimento que sustenta a lei de proteção de dados desmorona onde a alternativa ao consentimento é a exclusão.
“O Facebook extrai dados comportamentais de usuários nigerianos: o que clicam, compartilham, comentam, quanto tempo permanecem nas publicações. Anunciantes nigerianos pagam então à Meta para alcançar esses mesmos usuários.
Podemos pensar que essa mesma lógica acontece no Brasil, onde o Whatsapp chega a 99% dos brasileiros, segundo dados de pesquisa do Cetic.br. Ou seja, o aplicativo é sinônimo de comunicação por telefone móvel por aqui, não só pelas pessoas, mas por órgãos públicos. Não usá-lo pode significar a perda, ou dificuldade de acesso à serviços públicos, por exemplo.
Do erro técnico à exclusão de carne e osso
O segundo mecanismo desloca o debate do técnico para o terreno da carne. A pesquisa recusa tratar o viés algorítmico como problema de acurácia a ser calibrado ou como mera questão de privacidade a ser regulada. Considera como violência epistêmica com consequência material direta.
“Quando o reconhecimento facial treinado em populações do Norte identifica erroneamente populações do Sul, trata-se de violência epistêmica operacionalizada em código. Quando uma IA de pontuação de crédito treinada em históricos financeiros do Norte nega empréstimos a tomadores do Sul com economias informais, é o capitalismo de vigilância produzindo exclusão material, não apenas dano à privacidade.”
O exemplo que a pesquisa oferece é sul-africano e é preciso: em 2023, um sistema de reconhecimento facial usado pela polícia da África do Sul identificou erroneamente pessoas negras a uma taxa dez vezes maior que pessoas brancas, cerca de 35% de erro para peles mais escuras, contra menos de 1% para peles mais claras. Não é um defeito de calibração a ser corrigido na próxima versão do modelo, é o resultado esperado de treinar sistemas majoritariamente sobre rostos do Norte Global e depois apontá-los para o Sul.
A mesma lógica organiza sistemas proprietários de crédito e de bem-estar social que negam acesso sem possibilidade real de contestação. Como perguntam os autores: como contestar a negativa de um benefício social quando o sistema que decide é proprietário? Sem transparência sobre os critérios, a população afetada não tem a quem recorrer, a decisão já foi tomada no código, longe de qualquer instância de apelação.
O que a pesquisa recusa é tratar o preconceito algorítmico como defeito a corrigir em atualização futura. Mulheres, pessoas com deficiência e outros grupos marginalizados enfrentam risco elevado de discriminação em sistemas de contratação e de crédito, não porque o algoritmo falhe, mas porque reproduz, em escala industrial, critérios que já excluíam essas populações antes de qualquer automação. A cada rosto mal reconhecido, a cada crédito negado, o custo recai sobre corpos concretos, nunca sobre a métrica agregada que a governança prefere medir.
A criação assimétrica de regras constitui o terceiro mecanismo estrutural através do qual o colonialismo digital se reproduz. Os Estados africanos participam principalmente como receptores de regras, e não como criadores. Por essas lógica, legislações são adaptadas mas, muitas vezes, somente impostas mesmo, de baixo para cima. As legislações de privacidade são um bom exemplo desse tópico.
O quarto mecanismo estrutural é o poder algorítmico, onde a dependência é exercida por meio de sistemas técnicos que moldam os fluxos de informação, as oportunidades econômicas e a tomada de decisões públicas. A condição de desigualdade epistêmica leva os Estados africanos participarem dos sistemas digitais como meras fontes de dados e locais de aplicação, e não como agentes epistêmicos. Isso leva esses mesmos Estados a ter pouca influência sobre como o conhecimento digital é produzido, classificado e governado.
Quando capacidade estatal não compra soberania
O desenho comparativo do artigo sugere que nem sempre mais capacidade estatal, ou mais direito constitucional, resolve a dependência digital. Como argumentam os autores, sustentados nos dois casos comparativos, o colonialismo digital se adapta às condições institucionais em vez de ser derrotado por elas.
A Índia é o primeiro caso analisado: um Estado com capacidade de implementação rara no Sul Global, dono de uma infraestrutura digital pública de escala continental (o chamado Indian Stack) ancorado no sistema biométrico Aadhaar, que liga identidade, bem-estar, sistema bancário e tributação em escala populacional, em todo o país. Se capacidade estatal bastasse, a Índia deveria ser o caso em que a dependência se dissolve. Não é o que a pesquisa encontra: a dependência é reconfigurada por meio da dependência continuada de infraestrutura de nuvem estrangeira, tecnologias proprietárias e ecossistemas globais de IA.
O Brasil é o segundo caso. No caso, oposto à Índia, onde predominam questões de direito, não de capacidade estatal. A LGPD (a legislação sobre dados pessoais) dá ao país um arcabouço de proteção de dados mais robusto do que o de muitas jurisdições africanas. Ainda assim, a experiência brasileira confirma que direitos legais isoladamente não eliminam o colonialismo digital: o país segue dependente de provedores globais de nuvem e de plataformas tecnológicas transnacionais para armazenar, processar e operar seus próprios dados.
Por trás dessa reconfiguração há uma assimetria material que lei doméstica nenhuma resolve. A África responde por menos de 1% da infraestrutura global de dados (seja para armazenamento ou processamento). Dados de identidade digital do Quênia na Azure e sistemas de governo da Nigéria na AWS não são meros arranjos comerciais: pelo CLOUD Act estadunidense, autoridades dos EUA podem obrigar empresas sediadas em seu território a entregar dados armazenados em qualquer lugar do mundo, à revelia da legislação africana de proteção de dados.
A assimetria de poder de barganha também é quantificável. O PIB do Quênia gira em torno de US$ 115 bilhões, já o dos Estados Unidos ultrapassa US$ 27 trilhões. Ao negociar governança de dados com empresas estadunidenses respaldadas pela política comercial de seu país, o Quênia enfrenta a ameaça de restrições ao acesso ao mercado para suas exportações de flores, chá e têxteis. O acordo bilateral de livre-comércio em negociação entre os dois países traz provisões de comércio digital que limitariam a soberania regulatória queniana, inclusive sobre ganhos já conquistados no Protocolo de Comércio Digital da AfCFTA (Zona de Comércio Livre Continental Africana).
Uma proposta de reforma
O modelo proposto (Algorithmic Dependency and Data Sovereignty Model ou ADDSM) é mais uma estrutura de priorização do que uma ferramenta de diagnóstico. Ele se baseia na avaliação de quatro índices qualitativos para medir a soberania dos países africanos, além de Índia e Brasil. Esses índices correspondem à capacidade de governança, controle de infraestrutura, agência econômica, capacidade de fiscalização.
O achado mais forte da pesquisa afirma que a capacidade estatal e o direito constitucional reconfiguram a dependência sem dissolvê-la. O modelo que os autores propõem aponta parauma reforma legal em três fases ao longo de dez anos. Assim, o ADDSM condiciona cada etapa à verificação de que a anterior já esteja operacional, não apenas promulgada. Segundo os autores, essa condicionalidade entre as fases não é cautela burocrática e sim um realismo estrutural. O modelo foi projetado para permitir que os formuladores de políticas identifiquem quais formas de dependência estão mais arraigadas e quais intervenções têm maior probabilidade de gerar os maiores ganhos em soberania.
A grande pergunta é: uma formula lógica aplicada à formulação de política dos algorítimos conseguiria vencer a queda de braço da economia política?
Para eles, o principal desafio da África é a propriedade e o investimento em infraestrutura: o da Índia é romper com a dependência de atores privados em sistemas liderados pelo Estado; e o do Brasil é converter direitos constitucionais em responsabilização algorítmica aplicável.
A conclusão do artigo aponta que a governança da IA não é um desafio técnico a ser resolvido por especialistas, mas um desafio político que exige participação ampla das populações afetadas. A afirmação tensiona diretamente o aparato de sequenciamento técnico-jurídico construído por juristas, para juristas e formuladores de política, no qual essa “participação ampla” praticamente não aparece como mecanismo concreto.
Uma alternativa mais radical e forte é colocada sobre a mesa: não negociar melhores termos dentro do arranjo, mas construir uma infraestrutura própria fora dele. Estados poderiam exigir modelos de propriedade conjunta ou requisitos de acesso aberto como condição para aceitar os cabos submarinos em suas águas, em vez de aceitar apenas versões limitadas de aplicativos, como o Free Basics da Meta.
A proposta geral é clara, e se refere à possibilidade de que o Sul Global deixe de negociar as regras de uma infraestrutura alheia e passe a construir a sua.
Por duas vezes, a pesquisa chega a citar a China ao lado de Estados Unidos e Europa como destino de valor extraído de dados africanos, mas não a submete ao mesmo nível de análise que reserva a mecanismos estadunidenses como o CLOUD Act ou a hospedagem em servidores da AWS e da Azure. O artigo não explica o que essa presença chinesa concretamente significa.
O futuro do ciberespaço para o Sul Global não precisa e não deveria ser marcado pelas mesmas injustiças que caracterizaram o passado colonial, concluem.
Capitalismo de Vigilância no Sul Global
A pesquisa de Onuchukwu e Ohiro ocupa o eixo que o OPlanoB usa para mapear o capitalismo de vigilância no Sul Global, uma África como fornecedora de dados, trabalho e mercado cujo valor se realiza fora dela. Nomear as ausências, mais do que preenchê-la, é a contribuição situada desta leitura: uma reforma legal reconfigura a dependência mas não a dissolve. A pergunta que fica é se a soberania é algo que o Sul negocia, ou algo que precisa construir fora dos termos da negociação.
Para ler o artigo: https://doi.org/10.5709/alp-02.01.2026-03
Esta nota faz parte do projeto “Inteligência Artificial e Capitalismo de Vigilância no Sul Global”, realizado pelo Labjor - Unicamp | Laboratório de Estudos Avançados em Jornalismo. Conta com o apoio da Rede Latino-Americana de Estudos sobre Vigilância, Tecnologia e Sociedade (LAVITS) e da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP), pelo Programa José Reis de Incentivo ao Jornalismo Científico (Mídia Ciência).